参考
1. PyTorch中的modules()和children()相关函数简析；
完
pytorch基础（4）-----搭建模型网络的两种方法方法一：采用torch.nn.Module模块importtorchimporttorch.nn.functionalasF#法1classNet(torch.nn.Module):d…
本文简要介绍了Pytorch模型构建的基础。nn.Module函数详解nn.Module是所有网络模型结构的基类，无论是pytorch自带的模型，还是要自定义模型，都需要继承这个类。这个模块包含了很多子模块，如下所示，_parameters…
classConvNet(nn.module):def__init__(self,num_class=10):super(ConvNet,self).__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d…
IntroducePytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays（0维张量为标量，一维张量为向量，二维向量为矩阵，三维以上张量统称为多维张量），但是Tensors支持GPU并行计算，这是其最大的一个优点。本文首先…
model.modules()和model.children()均为迭代器，model.modules()会遍历model中所有的子层，而model.children()仅会遍历当前层。#model.modules()类似于[[1,2],3…
在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy…
大部分nn中的层class都有nn.function对应，其区别是：nn.Module实现的layer是由classLayer(nn.Module)定义的特殊类，会自动提取可学习参数nn.Parameternn.functional中的函数…
pytorch——nn.Module构建深度学习模型的话，用autograd太抽象、底层、代码量大实现麻烦，提供了nn.Module比较方便。nn.Module代表某一次或者某几层的nn。一般是基础nn.Module，写自己的nn/nn的某…